안녕하세요, 멘토님. 머신러닝 개발자를 어떻게 준비해야 할지 고민되어 질문드립니다.

저는 4년제 경영학과를 졸업하고 머신러닝을 다루고 싶어 진로를 바꾼 케이스입니다. 머신러닝/빅데이터 6개월 국비지원 과정에 들어가 Java, 오라클 db, HTML, CSS, JavaScript, JSP, HDFS, R, Python을 배웠습니다. 현재는 포트폴리오로 학원에서 작업한 프로젝트가 두 개(mvc 패턴과 RNN 모델) 있고 백준, 코딜리티에서 알고리즘 공부를 하고 있습니다

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멘토님. 헌데요. 과정을 수료하고 보니 제 경력으로는 경쟁력이 없어 보입니다. 대체로 비전공은 중소, 중견 기업 SI로 가서 백엔드로 실력을 쌓고 난 뒤 머신러닝 분야에 도전하면 된다는 얘기를 많이 봤습니다. 그리고 Spring을 이용해 게시판을 만들어 가라는 조언도 있었습니다.

근데 저는 너무 획일적인 답변이고 약간 성공 신화처럼 느껴집니다. 머신러닝 개발자는 언어와 소프트웨어뿐만 아니라 수학, 통계, 분석 능력을 갖춰야 하는데, 그게 쉽게 되지 않아 보이네요. 

©️James Harrison

파이썬이나 R에 집중하지 않고 괜히 SI 분야로 들어가겠다고 자바와 Spring을 붙잡고 있는 건 아닌가 고민됩니다. 비전공자가 머신러닝 분석가로 가는 길이 정말 "SI-머신러닝 분석가"만 있는 건지 여쭤보고 싶습니다. 멘토님의 의견이 궁금합니다.

안녕하세요, 멘티님. 

현실은 이렇습니다

냉정하게 말씀드리자면, 대학원 과정(석박사 통합)동안 치열하게 데이터과학과 머신러닝만 전담해서 이수하지 않는 이상 처음부터 머신러닝 개발자로 시작하는 경우는 거의 없습니다.

그만큼 경험이 있어야 하고 많은 지식을 필요로 하는 분야입니다. 바꿔말하면, 게시판도 제대로 만들 줄 모르는데 머신러닝 개발자가 되리라고 생각하는 건, 기본적인 체력도 되지 않는 사람에게 선발 투수를 맡기는 것과 마찬가지 경우입니다. 물론 게시판 프로젝트야 상징적인 의미입니다. 그만큼 기본기를 많이 닦고 서서히 스텝업을 하라는 얘기로 생각하시면 될 것 같습니다.

늦게 해당 분야로 뛰어들어서 마음이 급한 것은 알겠지만, 컴퓨터공학과 출신이 뒤늦게 진로를 변경해서 경제학 관련 이론 개발을 하는 연구자로 뛰어든다고 가정했을 때 어떤 말을 해주시고 싶은지를 생각하면 될 것 같습니다.

©️Pakata Goh

이런 대안은 어떨까요?

Python과 R이 근래 인기 있고 유망한 프로그래밍 언어인 것은 맞지만, 이것만이 정답은 아니며, 이들 역시 하나의 도구일 뿐입니다. 머신러닝은 그것을 뛰어넘는 이론과 실제의 결합을 나타내는 분야이기에 때문에 이를 위한 통계, 분석 능력을 키워야 하는 것은 어찌 보면 너무나 당연한 일입니다. 

해당 능력은 진입점이 높기 때문에 어렵고, 그렇기에 가치가 있습니다. 물론 해당 영역에 도전하는 과정에서 마주치게 될 다양한 보직과 직업군을 경험하게 되시면 생각보다 본인이 선택할 수 있는 영역이 굉장히 넓다는 것을 알게 되실 거라 생각됩니다.

따라서 작고 하찮아도 빨리 시도해보고 빨리 실패해보고 빨리 본인만의 개선 포인트를 잡아보는 연습을 해보셨으면 합니다. 그래야 본인이 SI에 맞는지, 머신러닝에 맞는지, 아니면 의외로 다른 분야에 개발에 더 맞는지를 파악할 수가 있습니다.

프로젝트를 거듭할수록 본인이 어느 분야에 잘 맞고, 그리고 어느 분야를 더 하고 싶은지 확실히 알게 될 것입니다(지금처럼 막연한 기대보다는 그게 더 낫습니다). 중소, 중견 기업을 따지기보다는 일찍 빠른 경험을 해보시고 싶으시다면 스타트업 위주로 회사를 살펴보는 것도 나쁘지 않습니다. 물론 스타트업은 체계가 생략된 경우가 많아 제대로된 케어를 못받을 확률도 다소 존재합니다.

따라서 대기업, 스타트업, 중견기업 따질것 없이 각 회사들이 머신러닝, 백엔드 분야등에서 어떤 능력을 갖춘 인재들을 원하는지 모집 요강을 살펴보셨으면 합니다. 그래야 현실성 있는 준비가 가능해질듯 합니다. 감사합니다.

현실적인 답변에 감사 드립니다. 저의 상황과 해야 하는 일에 대해 냉정하게 보겠습니다.